Response Estimation of Wheat Synthetic Lines to Terminal Heat Stress Using Stress Indices
Notice bibliographique
Résumé
Twenty eight synthetic wheat lines were evaluated for terminal heat tolerance by normal (non-stress) and late (stress) planting in field in randomized block design with three replications for two crop seasons; 2008-09 and 2009-10. The genotypes differed significantly for thousand grain weight in non-stress and stress conditions. The stress susceptibility and tolerance indices were calculated for thousand grain weight and genotypes differed significantly for stress indices also. The stress tolerance indices; Stress tolerance index, Geometric mean production and Mean production had significant positive correlation with thousand grain weight in non-stress and stress conditions. The first two principal components explained more than 89 and 98% of variation during two crop seasons respectively. The study using bilpot analysis revealed that stress tolerance indices can be selection criteria for identification of tolerant genotypes. Using three dimensional plot, the genotypes which performed well in both environments or in one of the environments only or in none of the environments were identified. The synthetic wheat lines S9, S37, S44 and S57 had high thousand grain weight with heat tolerance during both years and genotypes S8, S22, S23, S49 and S77 had poor performance in both environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».